Google выводит ИИ (искусственный интеллект) на совершенно новый уровень, используя интеллект, продемонстрированный машинами, для создания чипов следующего поколения. ИИ превосходит людей и заметно быстрее, как сообщает The Verge.
9 июня Google заявил в статье в журнале Nature, что его новый ИИ может разработать чип, на создание которого у людей уходит несколько месяцев, менее чем за шесть месяцев. Этот ИИ в настоящее время используется для создания последней версии микросхем TPU (тензорного процессора) компании.
Эти микросхемы тензорного процессора пригодятся при выполнении задач, связанных с ИИ. По мнению инженеров Google, разработка, вероятно, окажет серьезное влияние на полупроводниковый сектор.
Google использует искусственный интеллект для разработки чипов следующего поколения
Google в полной мере использует возможности машинного обучения, чтобы разработать новое поколение микросхем машинного обучения. Инженеры Google утверждают, что схемы алгоритмов сопоставимы или даже превосходят те, что созданы людьми.
Вдобавок ко всему, эти дизайны можно создавать относительно быстрее. В результате задача, на выполнение которой у людей уходит несколько месяцев, может быть решена менее чем за шесть часов с помощью ИИ.
Техническая фирма давно изучает возможности использования машинного обучения для создания чипов. Тем не менее, усилия, описанные в журнале Nature, по-видимому, являются первым случаем, когда его исследования были использованы на коммерческом продукте.
Как упоминается в документе, исследования Google будут применены к его собственным чипам TPU, которые идеально подходят для вычислений AI. Другими словами, метод, описанный в документе, не ограничивается только лабораториями, отмечает Tech Radar.
Создание высокотехнологичных систем искусственного интеллекта будущего
План технологического гиганта предполагает использование ИИ для разработки микросхем, которые могут облегчить разработку ультрасовременных систем ИИ. В соответствии с этим новый ИИ компании способен составлять «план этажа» микросхемы.
По словам ученых-исследователей Google Анны Голди и Азалии Миросейни, этот метод поможет ускорить развитие ИИ в будущем. Компании смогут быстро проверить потенциальное архитектурное пространство для будущих проектов.
Более того, компании смогут настраивать микросхемы для обработки определенных рабочих нагрузок. Согласно редакционной статье в Nature, это исследование является «важным достижением», и такая работа может даже свести на нет предсказанный конец закона Мура.
Здесь стоит упомянуть, что искусственный интеллект вряд ли решит физические проблемы. Например, по-прежнему будет существовать потребность в установке все большего количества транзисторов на микросхемы. Однако это может помочь исследователям найти способ повысить производительность с той же скоростью.
